AI Agent和RPA的区别

AI Agent 和 RPA 的区别，其实可以用一句话概括： RPA 是“严格按规则做事的数字工人”，AI Agent 是“能理解目标并自主决策的数字助手”。

我帮你从 定义、核心能力、适用场景、灵活性 等维度做个对比： 1. 定义 RPA（Robotic Process Automation）：基于固定流程脚本，模拟人工在电脑上的操作，适合重复、规则明确的任务。

AI Agent：结合大语言模型（LLM）、任务规划、工具调用等能力的智能体，能感知环境、理解目标、动态调整执行步骤。

2. 核心能力对比 维度 RPA AI Agent 任务类型 固定、规则化 灵活、多变 任务理解 按脚本执行，无法理解含义 能理解目标和上下文 决策能力 无决策能力 有自主判断和规划能力 异常处理 流程中断或失败 能根据情况调整方案 数据处理 结构化数据为主 结构化 + 非结构化数据 技术依赖 界面操作、API 大模型、推理、工具集成 3. 适用场景 RPA：批量数据录入、系统对账、报表生成、文件整理等 AI Agent：智能客服、多步骤业务处理、跨部门任务协调、个性化营销、自动化数据分析等 4. 灵活性与扩展性 RPA：环境变化大时容易失效，需要重新录制或修改脚本 AI Agent：可以根据新情况动态规划流程，适应性强 另外，AI Agent 可以调用 RPA 作为执行工具，实现“智能决策 + 机械执行”的组合 💡 核心区别总结表： RPA = 机械化执行（规则驱动） AI Agent = 智能化执行（目标驱动）